在谷歌I/O大会后，创始人谢尔盖·布林惊喜现身，与Hassabis深入探讨AI的推理能力、规模与算法、测试时计算及多模态智能体的应用前景。布林强调AI时代是计算科学家不应退休的黄金期，AI影响将远超互联网与手机。
《Why We Think》。 这就是北大校友、前OpenAI华人VP翁荔所发布的最新万字长文—— 围绕“测试时计算”（Test-time Compute）和“思维链”（Chain-of-Thought，CoT），讨论了如何通过这些技术显著提升模型性能。
当开车遇到变道、加塞等场景时，驾驶员往往会下意识地激活自己的“安全驾驶思维”，从而做出激进的规避行为。
大语言模型（LLM）在推理领域的最新成果表明了通过扩展测试时计算来提高推理能力的潜力，比如 OpenAI 的 o1 系列。
2028年，预计高质量数据将要耗尽，数据Scaling走向尽头。2025年，测试时计算将开始成为主导AI通向通用人工智能（AGI）的新一代Scaling Law。近日，CMU机器学习系博客发表新的技术文章，从元强化学习（meta RL）角度，详细解释了如何优化LLM测试时计算。
划时代的突破来了！来自NYU、MIT和谷歌的顶尖研究团队联手，为扩散模型开辟了一个全新的方向——测试时计算Scaling Law。其中，谢赛宁高徒为共同一作。
谷歌开发者暗示，我们直接进入ASI的可能性，正在逐月增加！Ilya早就看到了这一点，因为扩展测试时计算的成功，证明目前的路径能够到达ASI。与此同时，AI学会自我改进、取代人类研究员的未来似乎也愈发逼近，到时再拔网线来得及吗？
o1完整版公开仅10天，Scaling Law新范式就被逆向工程复现了！
昨天，The Information 的一篇文章让 AI 社区炸了锅。
